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关键词： 非负潜在因子模型   拉格朗日乘子   最大熵   二维大津法   图像分割  

摘要： 由于实际环境的复杂性和测量技术的有限,图像采集过程中常常会发生像素值缺失现象,这将严重影响图像分割结果。针对像素缺失的图像,引入非负潜在因子模型,运用拉格朗日乘子法与正则化相结合的方法,利用已知信息对残缺的图像进行有效修补。运用改进后的二维大津法(Two dimensions OTSU)对修补后的图像进行分割:首先,运用最大熵原理求取图像灰度平均值的阈值,在分割对象和背景的同时尽量提取边缘信息;其次,基于所得的灰度平均值阈值,运用二维大津法求取阈值组,进而对图像进行分割。最后,在MNIST和FashionMNIST数据集上进行了对比实验。实验结果表明,改进算法与其他算法相比具有缺失值填补准确、分割性能优良、抗噪能力强等优点。

关键词： 铁路电力   风光能储装置   遗传算法   粒子群算法  

摘要： 铁路是电能消耗的重点行业。我国“双碳”目标的提出,为铁路行业推进其自身能源结构调整,尤其是风光能储等新能源技术的引入提出了现实需求。风光能储系统在铁路电力供电系统中的设置方案是急待解决的问题。受风光能储系统设置方案的决定,系统在全生命周期内的成本也成为制约该系统在铁路中推广应用的关键因素之一。本文从成本角度出发,以潮流计算为基础,运用粒子群及遗传算法,以Matlab软件中IEEE9节点系统为工具,研究了铁路电力供电系统中风光能储系统接入位置、容量配置、运行策略的配置方法。

关键词： 超温问题   温度监测   无线监测   锅炉   粒子滤波算法  

摘要： 锅炉燃烧过程中,受多种因素影响,其表面温度呈现非线性变化,而传统方法没有对锅炉表面过热程度进行划分,导致锅炉表面温度监测准确度低。因此,本文提出了基于粒子滤波算法的锅炉表面超温无线监测方法。通过粒子滤波算法计算粒子间的接近概率,设定粒子重分配的阈值,将低权重粒子重新分配到高概率区域;同时,引入了置信度,构建锅炉表温计算模型;根据超温阈值将锅炉超温划分为3个等级,构建超温无线监测与预警系统。实验结果表明:本文采用的方法监测的锅炉表面温度结果与实际锅炉表面温度数值相同,证明本文方法能够准确、实时地监测锅炉表面的温度变化,并在温度接近和超过设定温度阈值时发出预警。

关键词： 锂电池   健康状态   卷积神经网络   长短时记忆网络   改进型小龙虾算法  

摘要： 电池健康状态(SOH)可定量描述电池当前的老化性能状态,为电池的使用和维护提供了重要参考依据,但电池容量再生现象和超参数敏感问题易影响其估计准确度。首先,从电池充放电曲线中提取健康特征,并定量分析其与SOH的相关性。然后,针对基于循环神经网络的单一模型在处理电池老化与健康特征之间的长期依赖关系时存在难以捕捉复杂老化模式的局限性,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)与长短时记忆网络(LSTM)相结合的深度学习方法,以更准确地预测电池容量再生现象及估计电池SOH。最后,提出了一种改进型小龙虾算法,以解决神经网络模型超参数敏感的问题。以NASA数据集为例,通过与LSTM和CNN-LSTM算法的仿真及实验数据对比分析表明,所提出的SOH估计算法的MAE和RMSE均小于0.75%。

关键词： 场面监视雷达   航迹优化   航迹规划  

摘要： 针对机场场面监视雷达在检测过程中因点团漏检以及非目标信号遮挡,造成目标航迹形成过程中的固有偏差以及目标转向时方向计算的滞后性问题,本文提出一种分段式最小二乘法拟合算法,并结合大量实际数据确定了各种情况下的最优参数设置,增强了目标跟踪的精确度和稳健性。

关键词： 高光谱图像   超像素分割   流形-简单线性迭代聚类   图分类器  

摘要： 基于超像素分割的高光谱图像分类方法在显著降低数据复杂度的同时可以获得较高的分类精度.现有高光谱图像超像素分割算法未充分利用高维度纹理信息,为此,提出一种改进的流形-简单线性迭代聚类分割算法.改进算法在迭代聚类时采用组合值度量像素间距,组合值由高光谱图像全光谱维度表征的颜色和空间距离以及应用多主成分灰度共生矩阵的特征量表征的纹理距离构成,该方法充分利用了高光谱图像的高维度信息,改善了超像素分割效果.提取分割后超像素的光谱均值和加权光谱均值特征,采用图分类器对高光谱图像分类,在公开的高光谱数据集上进行实验验证,均取得了较高的分类精度,表明了改进分割算法的有效性.

关键词： 遥感影像分割   分水岭分割算法   梯度重构   极小值标定   微分算子  

摘要： 分割是面向对象遥感影像分类的首要步骤和重要环节,但是传统的分水岭分割算法往往产生过分割现象,导致分割的地物影像对象过于细碎。研究发现,可以从微分算子计算梯度和区域合并2个方面对分水岭分割算法进行改进。利用Sobel算子进行梯度运算时,引入各波段熵值,以每个波段的熵值在全波段的比率作为梯度权重,进行梯度重构;同时对区域合并极小值阈值标定进行改进,通过前后景标定后,代入前景均值与后景均值的迭代计算,获得极小值阈值,完成影像分割。经过结果对比分析,此方法在较好地解决过分割的同时,也尽可能地保留了地物的边缘信息,能够更好地支持后续的地物对象分析和检测。

关键词： 数字音频   水印   小波变换  

摘要： 针对传统的数字音频的水印算法鲁棒性较差的问题,提出了一种改进的离散小波变换的水印嵌入方法。首先对水印图片进行直方图均衡化预处理,使得图像的灰度间距拉开或灰度图像分布均匀,从而增大反差,使要嵌入的图像清晰;其次对音频信号采取三级离散小波分解,选取低频分量进行水印的嵌入。但传统的水印嵌入音频时,由于音频中有大量的零值点,使嵌入的水印失真。针对这种情况提出了一种新的算法,将水印嵌入到非零点之后,从而避免了水印嵌入到音频中失真的问题。最后通过实验证明采用该算法的水印嵌入到音频和提取音频中的水印,取得了较好的效果。

关键词： 最短路径问题   将军饮马   路程最短   登山  

摘要： 唐朝诗人李欣的诗《古从军行》开头两句说:白日登山望峰火,黄昏饮马傍交河.有人认为诗中隐藏着最短路径问题:如图1,诗中将军在观望烽火之后从山脚下的A地出发,走到河旁边饮马后再到B地宿营.请问怎样走才能使总的路程最短?上面介绍的这个数学问题,就是“将军饮马”问题.

关键词： 深度学习算法   设备   告警   超温   变电站  

摘要： 针对变电站设备因超温引发的安全隐患,现有方法无法实现对其准确告警的问题,首先,本文开展基于深度学习算法的超温告警方法研究。通过超分辨率图像分解技术,提高变电站设备监控图像的清晰度和细节信息,为超温诊断提供高质量数据源。其次,运用深度学习算法对处理后的图像进行超温特征提取和诊断,实现设备温度的精准识别和异常检测。最后,结合红外告警机制,实时将超温预警信息推送至运维中心,保障变电站设备安全运行。通过对比试验证明,该方法能显著提高超温检测的准确率,有效预防设备过热故障,保障电网稳定运行。